Técnicas de combinação para agrupamento centralizado e distribuído de dados

Naldi, Murilo Coelho

doi:10.11606/t.55.2011.tde-16032011-113154

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“…Esses índices não têm a propriedade de monotonicidade, ou seja, não são afetados pelo aumento ou pela redução do número de grupos da solução. A seção 2.1 apresenta o índice relativo Silhueta, que foi utilizando em algumas propostas relatadas nessa seção bem como no algoritmo proposto nesse trabalho [Rousseeuw, 1987] [Cruz, 2010] [Naldi, 2011].…”

Section: Revisão Da Literaturaunclassified

“…Duas abordagens sistemáticas que utilizam o clássico algoritmo da literatura k-means foram propostas por [Naldi, 2011] [Semaan et al, 2012] e considera o clássico algoritmo DBSCAN [Ester et al, 1996]. Ela também atua na maximização do índice silhueta para a resolução do PAA e realiza múltiplas execuções do DBSCAN.…”

Section: Revisão Da Literaturaunclassified

“…O primeiro conjunto (DS1) contempla nove instâncias conhecidas da literatura com a quantidade de objetos entre 75 e 1484 e dimensões (quantidade de atributos) entre 2 e 13 [Fisher 1936] [Ruspini 1970] [Maronna and Jacovkis 1974] [Hastie et al 2001] [Naldi 2011] [Wang 2007].…”

Section: -Instâncias Utilizadasunclassified

“…Basicamente, o objetivo dessa análise é produzir grupos que sejam formados por objetos (características) semelhantes e que possam refletir a forma como os dados são estruturados. Nesse sentido, busca-se maximizar a similaridade (homogeneidade) entre os objetos de um mesmo grupo e minimizar a similaridade entre objetos de grupos distintos [Han & Kamber, 2006] [Larose, 2005] [ Goldschimidt & Passos, 2005] [Naldi, 2011].…”

Section: Introductionunclassified

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Uma Heurística Baseada Em Densidade Para O Problema De Agrupamento Automático

Semaan¹,

Fadel²,

Brito³

et al. 2016

Anais Do XVIII Simpósio De Pesquisa Operacional &Amp; Logística Da Marinha

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ResumoA análise de agrupamentos agrega vários métodos que visam identificar grupos dentro de um conjunto de dados. Este artigo apresenta novas heurísticas baseadas na metaheurística Busca Local Iterada para resolver o Problema de Agrupamento Automático, qual seja o problema de determinar o número ideal de grupos para uma base dados. Para tal, em uma das fases da aplicação desta heurística, foi utilizado o índice silhueta, que combina conceitos de coesão e separação e é considerado pelas heurísticas propostas para avaliar a qualidade das soluções. De acordo com os experimentos computacionais reportados neste trabalho, verifica-se que a nova heurística ILS-DBSCAN é muito eficiente no que concerne ao tempo de processamento e muito eficaz quanto à qualidade das soluções obtidas, quando comparado com outros métodos da literatura. Em geral, os resultados desta nova heurística foram superiores aos resultados relatados na literatura. Dessa maneira o ILS-DBSCAN apresenta-se como um algoritmo promissor para a resolução do problema abordado. Palavras-chave:

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Section: Revisão Da Literaturaunclassified

Section: -Instâncias Utilizadasunclassified

Section: Introductionunclassified

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Uma Heurística Baseada Em Densidade Para O Problema De Agrupamento Automático

Semaan¹,

Fadel²,

Brito³

et al. 2016

Anais Do XVIII Simpósio De Pesquisa Operacional &Amp; Logística Da Marinha

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“…Quando o problema contempla essas restrições e o parâmetro k é definido a priori, temos um agrupamento de agrupamento clássico (HANSEN; JAMAURD, 1997;NALDI, 2011). Quando k não é definido a priori, temos um problema de agrupamento automático, também denominado problema de clusterização automática (CRUZ, 2010;NALDI, 2011;SOARES, 2004 -SER, 1999).…”

Section: O Problema De Agrupamentounclassified

Aplicações de técnicas de pesquisa operacional em problemas de agrupamento do IBGE

Brito¹,

Montenegro²

2015

População, Espaço E Sustentabilidade: Contribuições Para O Desenvolvimento Do Brasil

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Resumo:Alguns dos principais problemas de estratificação estatística que aparecem no âmbito do IBGE, como os problemas de definição de áreas de ponderação do censo demográfico, de estratificação por cortes e de estratificação de unidades primárias de amostragem, estão intrinsecamente associados a problemas de agrupamento de alta complexidade computacional. Esta característica resulta, com frequência, no uso de métodos estatísticos e de pesquisa operacional que demandam a realização de experimentos de computação intensiva. Neste trabalho são descritos os problemas supracitados e apresentadas algumas metodologias que podem ser aplicadas a seus equacionamentos. Apresentam-se também algumas reflexões no que refere à dificuldade computacional de resolução destes problemas.

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Combining Information from Distributed Evolutionary k-Means

Naldi

Campello

2012

2012 Brazilian Symposium on Neural Networks

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Técnicas de combinação para agrupamento centralizado e distribuído de dados

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Uma Heurística Baseada Em Densidade Para O Problema De Agrupamento Automático

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Aplicações de técnicas de pesquisa operacional em problemas de agrupamento do IBGE

Combining Information from Distributed Evolutionary k-Means

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